钢铁央企中国宝武的AI战略正在快速推进。在10月23日举行的2024年全球低碳冶金创新论坛暨第九届宝钢学术年会上，中国宝武自主研发的钢铁行业大模型产品首发。
据介绍，上述大模型包括基础大模型、行业垂类大模型、应用场景领域模型三层架构，总体达到垂类模型国内领先水平。
就大模型开发背景，中国宝武方面提到，其牵头推进国资委“央企产业焕新行动”重点任务“冶金行业人工智能大模型”项目，旗下子公司宝信软件基于在钢铁领域丰富的信息化经验和数据积累，围绕AI应用场景，首创提出集平台、算力、算法、模型、场景五位一体的钢铁大模型建设思路，集成深度学习、智能优化等先进算法，实现对钢铁生产全流程的全面感知、预测、管控和协同。
据悉，宝武钢铁行业大模型研发团队围绕人工智能、机器学习、人机交互、云计算、边缘计算等多个技术前沿方向，研究了十项关键技术，在智能化整体架构、五位一体的总体能力、行业垂类大模型分层构建、预测模型构建、钢铁制造工序设备实时智能控制、新型人机交互模式等方面取得了创新突破。
大模型在钢铁企业中的应用被寄予厚望。应用范围涵盖了研发、生产、运营、服务的多个关键环节，包括生产精益制造、运营精细管理、产销精准服务、运维智能服务和绿色低碳节能等多个典型场景。
例如，在研发创新设计方面，大模型可以加速新产品和新工艺的研发，通过模拟和预测优化产品设计，提升产品性能和可靠性。中国宝武方面以“市场-研发-大生产相融合的硅钢产品研发模型”为例介绍，通过推动“试错式”物理实验向“数据理论预测、实验验证”的精益研发模式转变，实现研发效率提升30%。
而在生产精益制造方面，大模型可以根据生产需求和资源状况，优化原材料采购、库存管理和生产计划等资源配置方案，某产线采用自动排程后，编制效率提升40%，轧硬卷周转周期缩短12%，减少返回卷35%，年均增效超千万元，结果明显优于人工。
在绿色低碳节能方面，大模型也可以通过优化生产流程和资源配置，降低能源消耗和碳排放，包括通过优化设备运行状态和工艺参数，减少生产过程中不必要的能源消耗、通过优化运输路线和配送计划降低运输过程中的碳排放等；大模型可以通过数据分析和预测模型帮助企业评估环保政策对企业运营的影响并制订相应的应对措施，确保企业符合环保政策要求并实现可持续发展。
